تحليل ROPO: لماذا تحتاجه وكيفية إجرائه

تخيل أنك قمت بعمل رائع ولكنك حصلت عليه أقل بنسبة 40 في المائة مما كنت تتوقع. فقط لأنك لم تستطع إثبات نتيجة جهودك. يحدث نفس الشيء تقريبًا لمسوقي الإنترنت متعدد القنوات الذين لا يجرون تحليل ROPO. لكن التسويق عبر الإنترنت بأقل من قيمته الحقيقية في هذه الحالة هو نصف المشكلة فقط. الشركات التي لا تتعقب العلاقة بين سلوك العملاء عبر الإنترنت وخارجها تخاطر بتقليل مبيعاتها ، على سبيل المثال عن طريق تعطيل الإعلانات التي ، للوهلة الأولى ، لا تؤتي ثمارها.

في هذه المقالة ، سنشرح ماهية تحليل ROPO والمزايا التي يمكن أن يقدمها لعملك. سنخبرك بكيفية ربط سلوك المستخدمين على الموقع بعمليات الشراء في متاجر البيع بالتجزئة باستخدام OWOX BI ، ما هي البيانات المطلوبة لتقارير ROPO ، وكيفية بنائها.

لنبدأ بالنظرية. يصف ROPO (البحث عبر الإنترنت ، الشراء دون اتصال بالإنترنت) سلوك العملاء الذين يبحثون عن المنتجات على الإنترنت وشرائها من متجر فعلي. هناك عدة أسباب وراء قيام العملاء بذلك:

في مؤشر سلوك المستهلك ، يمكنك أيضًا فرز البيانات حسب نوع المنتج - مثل الإلكترونيات أو السلع الاستهلاكية - للحصول على البيانات ذات الصلة بنشاطك التجاري.

تعتمد الطريقة التي يجب أن تستخدم بها نتائج تحليل ROPO على الأهداف التي تريد تحقيقها. هل ترغب في معرفة الفعالية الحقيقية لقنواتك على الإنترنت ، أو تحسين الحملات الإعلانية وتوفير المال ، أو زيادة المبيعات عبر الإنترنت أو دون الاتصال بالإنترنت ، أو زيادة الأرباح؟ دعونا نفكر في كل من هذه الأهداف بمزيد من التفصيل.

لذلك تأكدت من أن نسبة كبيرة بما يكفي من المستخدمين الذين يدرسون السلع على موقعك يذهبون لشرائها من متاجر البيع بالتجزئة. لهذا السبب ، من الصعب حساب التحويل والمردود الدقيق للإعلان عبر الإنترنت ، مما قد يؤدي إلى قرارات سيئة.

إذا تم بيع منتج ما بشكل سيئ عبر الإنترنت ، فلا تتعجل في إزالته من الموقع أو إيقاف تشغيل الحملة الإعلانية. قد يتضح أن مبيعات هذا المنتج في وضع عدم الاتصال أعلى بثلاث مرات من المبيعات عبر الإنترنت. قارن نشاط زوار الموقع بالمشتريات في المتاجر الفعلية وستكتشف ما إذا كنت تهدر أموالك أو تجلس على منجم ذهب.

عندما تحدد حصة مبيعات ROPO ، يمكنك المضي قدمًا وحساب عائد النفقات الإعلانية لأي قناة إعلانية أو حملة استنادًا إلى عمليات الشراء دون اتصال بالإنترنت. قد يظهر هذا صورة مختلفة تمامًا.

فقط من خلال دراسة رحلة العميل يمكنك جعل الحملات الإعلانية فعالة قدر الإمكان. لنفترض أنك قمت بتكوين بريد إلكتروني آلي لعربات التسوق المتروكة. قد يستخدم بعض العملاء عربة التسوق كقائمة تسوق ثم يذهبون ويتسوقون في متجر فعلي. من خلال تحديد هؤلاء المستخدمين ، يمكنك استبعادهم من رسائل البريد الإلكتروني للتذكير وتوفير المال.

يميل الأشخاص الذين ينظرون إلى موقعك قبل الشراء إلى إنفاق أكثر من أولئك الذين لا يفعلون ذلك.
بعد تحديد المنتجات التي يتم بيعها جيدًا على موقعك وفقًا لمبدأ ROPO ، يمكنك التركيز على الترويج لها وبالتالي زيادة أرباحك.

إذا أجريت تحليل ROPO ووجدت أن عملائك يفضلون شراء منتجات معينة في متاجر البيع بالتجزئة ، فيجب أن تفكر في الخطأ في موقع الويب الخاص بك. لماذا لا يشتري العملاء - أو لماذا لا يستطيع العملاء - الشراء عبر الإنترنت ، بدلاً من الذهاب إلى متجرك (على أمل) أو حتى إلى منافسيك. قد تكون هناك أسباب مختلفة لهذا السلوك:

• تختلف الأسعار عبر الإنترنت وغير متصل.
• بعض الوظائف غير متوفرة على الموقع ، على سبيل المثال من المستحيل الدفع على أقساط.
• التسليم يستغرق وقتا طويلا.
• هناك واجهة معقدة أو عملية دفع طويلة.

بعد فحص سلوك المستخدمين بالتفصيل ، ستتمكن من فهم ما يمنعهم من إجراء عمليات شراء على الموقع وإصلاحه عن طريق:

• تقديم خصومات في المتجر عبر الإنترنت
• تقديم ضمان إضافي أو توصيل مجاني أو سريع
• توفير طرق دفع مريحة
• إضافة قسم مع الأسئلة المتداولة
• تقديم معلومات حول كيفية الاتصال بك.

باختصار ، يمكنك تكييف موقع الويب الخاص بك مع المسار المخصص للعميل.

من الناحية المفاهيمية ، هناك طريقتان لتقييم تأثير الإعلان عبر الإنترنت على المبيعات غير المتصلة بالإنترنت. الأول يعتمد على تحديد مستخدمين محددين وربط تصرفات الزوار على الموقع بالمشتريات في متجر فعلي. من الواضح أنه لكي يحدث هذا ، يجب أن يتم التصريح للمستخدمين.

الحل الثاني هو ما يسمى اندماج البيانات غير الشخصي. يمكنك استخدام دمج البيانات غير الشخصية لتقييم تأثير الإعلان التلفزيوني على المبيعات غير المتصلة بالإنترنت أو في حالة عدم سماح موقعك للمستخدمين بالتسجيل. مهام مماثلة لأولئك الذين يعلنون عن المنتجات المباعة على أمازون أو غيرها من الأسواق على Facebook. في مثل هذه الحالات ، من المستحيل ربط التحويلات من الإعلانات وطرق عرض الشعارات بأوامر مستخدمين معينين. تم حل هذه المشكلة باستخدام الارتباط غير المباشر. هذا موضوع لمقال منفصل. إذا كنت مهتمًا بمقال عن الارتباط غير المباشر ، فأخبرنا بذلك في التعليقات.

في هذه المقالة ، سنركز على تحديد مستخدمين محددين ، وهو ما يمثل أولوية لأي عمل تجاري. يوفر القيام بذلك تقديرًا لفعالية الإعلان عبر الإنترنت بناءً على مجموعة من إجراءات المستخدم سواء عبر الإنترنت أو في وضع عدم الاتصال.

المراحل الرئيسية لتحديد المستخدمين:

1. اجمع بين البيانات عبر الإنترنت وبيانات المعاملات من CRM الخاص بك.
2. حدد جزءًا من مشتريات ROPO وافهم حصة هذه المشتريات فيما يتعلق بالمبيعات عبر الإنترنت وغير المتصلة.
3. إنشاء لوحات معلومات للمراقبة عالية المستوى للبيانات وديناميكياتها.
4. أنشئ جداول مفصلة للوكالات حتى يتمكنوا من استخدام بيانات ROPO في التخطيط الإعلامي وتتبع النتائج.
5. اعثر على إجابات لهذه الأسئلة: هل يطلب مشترو ROPO عبر الموقع الإلكتروني؟ ما الذي يمنعهم من تقديم طلب مبدئيًا على الموقع؟ كيف يمكنك التوفير في تجديد النشاط التسويقي لهؤلاء العملاء؟

نوصي بدمج البيانات من موقع الويب الخاص بك ، وبيانات تكاليف الحملة الإعلانية ، وبيانات من CRM في Google BigQuery. للقيام بذلك ، يمكنك استخدام Power BI أو Google Data Studio أو Amazon Redshift أو بعض الأدوات الأخرى. يمكن للشركات الصغيرة تصدير البيانات إلى جداول بيانات Google. ومع ذلك ، يجب أن تفهم أن المعالجة الآلية للبيانات يمكن أن تفشل لأسباب غير واضحة وغير متوقعة. لذلك ، تحتاج إلى استخدام آلية تعمل بشكل موثوق ولا تشتت انتباهك عن البحث عن الأفكار وتطبيق البيانات.

يعد Google BigQuery جيدًا لأنه ، مثل أي SaaS ، لا يتطلب استثمارًا في الأجهزة ويسهل دمج البيانات ، بغض النظر عن الكمية. هذا يعني أنه مع نمو حجم بياناتك ، لن تحتاج إلى تغيير جميع طلباتك وإعداداتك. وإذا لم يكن لديك الكثير من البيانات ، فلن تدفع الكثير لمعالجتها.
بالإضافة إلى ذلك ، يدعم BigQuery إعادة معالجة البيانات. إذا أصدر أحد العملاء طلبًا في وضع عدم الاتصال ثم انتقل إلى الموقع وسجّل الدخول ، فيمكنك دمج جميع إجراءاته بأثر رجعي. هذا غير ممكن مع Google Analytics.

يمكنك تصدير بيانات سلوك المستخدم من Google Analytics إلى Google BigQuery باستخدام التصدير القياسي. بالنسبة لأولئك الذين يستخدمون الإصدار المجاني من Google Analytics ، نوصي OWOX BI Pipeline لجمع البيانات الأولية غير المستندة إلى عينات من موقعك في BigQuery. يمكنك التعرف على بنية هذه البيانات في مركز المساعدة الخاص بنا.

من الضروري التحقق من بيانات المصدر. يجب أن تكون قد قمت بتكوين الموقع ونقله من الموقع إلى معرّف مستخدم Google Analytics (أو معرّف مستخدم مشترك آخر). نظرًا لأنه سيتم توصيل البيانات بدقة بواسطة هذا المعرف ، فمن المهم أن تكون موجودة في كلا الجدولين وأن تكون صحيحة. أي ، لكل مستخدم مرخص له ، يجب إرسال معرف المستخدم إلى كل من المكوّن المخصص ومعلمة & uid.

تأكد من عدم استخدام نفس المعرف من قبل عدة مستخدمين. تحقق من النسبة المئوية للمستخدمين الذين لديهم معرف مستخدم والقيم نفسها بمرور الوقت لمعرفة ما إذا كان هناك أي شذوذ. لهذا الغرض ، من الممكن إنشاء شريحة من المستخدمين بمعرفات في Google Analytics وإلقاء نظرة على كيفية ارتباط هذه الشريحة بالعدد الإجمالي للمستخدمين.

تحقق أيضًا من وجود حالات شاذة في البيانات المتعلقة بعدد الجلسات والمستخدمين والمعاملات والدخل حسب اليوم وبحسب مصدر الزيارات. أسهل طريقة للقيام بذلك هي في واجهة GA. يمكنك أن تأخذ فترة زمنية تصل إلى عدة أشهر والاطلاع على نظرة عامة على الجمهور القياسية ، وكل الزيارات ، والمصدر / الوسيط ، ونظرة عامة على التجارة الإلكترونية ، وتقارير أخرى. تحقق مما إذا كانت هذه التقارير بها فترات ذروة أو إخفاقات غير معقولة.

يمكنك استيراد الطلبات من CRM إلى Google BigQuery مرة واحدة أو إعداد تحميل البيانات تلقائيًا لحساب حصة مشتريات ROPO بانتظام.

يجب أن يتضمن الجدول الذي يتم تحميله من CRM الخاص بك على الأقل:

• تاريخ الصفقة
• رقم المعاملة
• سعر الطلب
• معرف المستخدم

الحقول الإضافية التي ستسمح لك بالحصول على التقارير في أقسام إضافية:

• مدينة
• معرف العنصر
• عدد العناصر في الترتيب
• سعر كل عنصر
• نوع الدفع
• نوع التوصيل
• حالة الطلب

مع بيانات CRM ، انتبه إلى:

• توافر جميع الحقول المطلوبة
• توافر البيانات لجميع الأيام
• تنسيق مشابه للتاريخ والدخل والمدينة
• وجود معلمة User ID في جميع المعاملات
• معاملات مكررة

إذا كنت لا تريد معرفة حصة مشتريات ROPO فحسب ، بل تريد أيضًا حساب عائد النفقات الإعلانية ، فستحتاج إلى بيانات التكلفة من مصادرك الإعلانية. يمكنك استيراد نفقاتك من خدمات مختلفة إلى Google Analytics ، ثم تحميلها على Google BigQuery كتيار واحد باستخدام OWOX BI Pipeline.
يمكن دمج جميع بياناتك وفقًا لهذا المخطط:

يقدم OWOX BI فترة تجريبية مجانية. خلال هذا الوقت ، يمكنك إعداد جمع البيانات في مشروع Google BigQuery لإنشاء تقارير حول ROPO ومؤشرات التسويق الأخرى.

بعد أن تجمع كل البيانات في Google BigQuery ، تحتاج إلى ربطها. كمفتاح ، يمكنك استخدام معرف المستخدم. هذا معرّف فريد تقوم بتعيينه لكل مستخدم في قاعدة البيانات الخاصة بك وربطه بعنوان البريد الإلكتروني للمستخدم أو بطاقة الولاء. عندما يدخل المستخدمون موقع الويب الخاص بك ويسجلون الدخول - على سبيل المثال ، أدخل حسابًا شخصيًا - يتم نقل معرف المستخدم الخاص بهم إلى Google Analytics (بشرط أن تكون هذه الوظيفة مهيأة في GA).

بهذه الطريقة ، يتم ربط المستخدمين بأفعالهم على الموقع.

من أجل التعرف على أكبر عدد ممكن من المستخدمين لديك ، يمكنك تقديم مكافآت لتسجيل الدخول: خصومات لتسجيل الدخول ، ومواد مفيدة قابلة للتنزيل ، وعروض ترويجية ، وما إلى ذلك. يمكنك العثور على المزيد من الطرق لتحفيز المستخدمين في مقالتنا «لماذا وكيف دمج نقاط اتصال العملاء عبر الإنترنت وغير المتصل »

يمكنك أيضًا استخدام معلمة huid الخاصة في الروابط التي ترسلها إلى عملائك عبر البريد الإلكتروني. في هذه المعلمة ، يمكنك كتابة قيمة معرف المستخدم من نظام CRM الخاص بك. سيساعدك هذا في التعرف على المستخدم حتى إذا لم يقم بتسجيل الدخول على الموقع. على سبيل المثال ، لنفترض أن لديك بالفعل عميل في CRM الخاص بك لديه بريد إلكتروني ومعرف مستخدم فريد. تقوم بإرسال بريد إلكتروني إلى هذا العميل مع ارتباط يتضمن المعرف. ينقر العميل على الرابط ويذهب إلى موقع الويب الخاص بك ويقوم ببعض الإجراءات على الموقع دون تسجيل. من خلال Google Tag Manager ، يمكنك نقل هذا المعرف إلى Google Analytics في حقل User ID أو Custom Dimensions.

إذا ترك المستخدم طلبًا على موقعك ثم أتى إلى المتجر وأجرى عملية شراء ، فيمكنك ربط إجراءاته باستخدام معرّف المعاملة.

في الرسم البياني أعلاه ، يمكنك الاطلاع على بيانات حول سلوك المستخدم على الموقع (على اليسار) وبيانات حول الشراء من CRM (يمين).

إذا كنت مهتمًا بالتفاصيل الفنية لتكامل البيانات وتحليل ROPO ، فاقرأ بعض قصص نجاح عملائنا:

• قصة نجاح M.video: تقييم تأثير الإعلان عبر الإنترنت على المبيعات دون الاتصال بالإنترنت
• قصة نجاح دارجيلنغ: تحليل ROPO يثبت أن 40٪ من العملاء يزورون الموقع الإلكتروني للشركة قبل الشراء دون الاتصال بالإنترنت

غالبًا ما يهتم عملاؤنا بتحليل ROPO. لذلك ، أضفنا مجموعة منفصلة من تقارير ROPO إلى OWOX BI Smart Data. مع هذه الخدمة ، يمكنك طرح أسئلة حول بياناتك باللغة الروسية أو الإنجليزية باستخدام لغة طبيعية. ستقوم الخدمة بمعالجة الطلب وإعطائك إجابة واضحة مع العناصر المرئية.

لتلقي تقارير ROPO ، تحتاج إلى تحميل بيانات حول سلوك المستخدم من Google Analytics وبيانات الطلبات دون اتصال بالإنترنت من CRM إلى مشروع Google BigQuery. ثم قم بتوصيل مشروعك بـ OWOX BI Smart Data. يمكنك تجربة OWOX BI مجانًا الآن لترى كيف يعمل.

لتلقي تقارير ROPO في Smart Data ، تحتاج إلى بيانات حول سلوك المستخدم من Google Analytics وبيانات عن الطلبات غير المتصلة بالإنترنت من CRM الخاص بك.

في البيانات الذكية ، يمكنك تغيير جميع الحقول المميزة لسؤال ما عن طريق تحديد الخيارات من القائمة المنسدلة: حصة الدخل ، ومعاملات المستخدمين ، ومقدار الدخل ، ومتوسط ​​حجم الشيك ، وما إلى ذلك. يمكنك معرفة المزيد حول المقاييس المتاحة في قسم المساعدة.

يمكن تحميل جميع المعلومات الواردة في التقرير إلى Google Data Studio أو تنزيلها كملف CSV. يمكنك أيضًا نسخ استعلام SQL وتنقيته في Google BigQuery حسب الحاجة.

ضع في اعتبارك بعض الأمثلة من التقارير.

فترة التحويل التي تبلغ 30 يومًا تعني مرور 30 ​​يومًا كحد أقصى بين آخر زيارة للمستخدم للموقع وإجراء عملية شراء دون اتصال بالإنترنت. يمكن تغيير فترة التحويل لتناسب عملك.

يوضح هذا التقرير كيفية توزيع الإيرادات بين المبيعات عبر الإنترنت وغير المتصلة بالإنترنت ومبيعات ROPO. يساعد على فصل طلبات ROPO عن عمليات الشراء العادية دون اتصال بالإنترنت وفهم الدور الحقيقي لتأثير ROPO في مبيعاتك متعددة القنوات.

هذا تناظري لتقرير الوقت حتى التحويل (الفجوة الزمنية) في Google Analytics ، هنا فقط ترتبط الإجراءات عبر الإنترنت والمشتريات في وضع عدم الاتصال. يعرض هذا التقرير النسبة المئوية أو عدد المعاملات والعملاء والأرباح التي تقع في كل يوم خلال فترة التحويل.

سيساعدك هذا على فهم فترة التحويل الحقيقية لمشتريات ROPO وكذلك تتبع العلاقة بين قيمة المعاملة وعدد الأيام التي يحتاجها المستخدمون لاتخاذ قرار الشراء.

باستخدام هذا التقرير ، يمكنك تحديد القنوات والمصادر والحملات الإعلانية عبر الإنترنت التي تؤدي إلى عمليات شراء دون اتصال بالإنترنت.

قد تسأل ، ما مدى دقة نتائج تحليل ROPO إذا تم أخذ المستخدمين المسجلين على الموقع في الاعتبار فقط؟ "هذا سؤال جيد ، وللإجابة عليه ، تحتاج إلى فهم عدد المستخدمين هناك. من الصعب الحصول عليه إجابة دقيقة لموقع معين. إذا لم يقم المستخدم بتسجيل الدخول ، فنحن لا نعرف على وجه اليقين ما إذا كان موجودًا على موقع الويب أم لا. إلا إذا كان من الممكن استخدام بحث جماعي.

في تجربتنا ، تصل نسبة المستخدمين المصرح لهم الذين يمكن ربطهم بعمليات الشراء في وضع عدم الاتصال ، حتى بالنسبة لمتوسط ​​بيع الأجهزة الإلكترونية الاستهلاكية متعدد القنوات ، إلى 40 بالمائة. هذه النتيجة تراكمية على مدار العام. خلال المبيعات الموسمية ، تزداد. الشيء الرئيسي هو أنه حتى بدون وجود مجموعة جمهور بنسبة 100 في المائة ، يمكنك الحصول على عينة تمثيلية لإعادة توزيع الميزانية. هذا يعني أنك لست بحاجة إلى دمج إجراءات كل مستخدم ؛ ما عليك سوى دمج بيانات عدد كافٍ من المستخدمين لإنشاء التقارير.

لقد أعددنا قائمة مرجعية من 20 خطوة لمحللي التسويق لمساعدتك على دمج البيانات من المصادر عبر الإنترنت وغير المتصلة لاتخاذ القرارات الصحيحة. املأ النموذج وسنرسل قائمة التحقق هذه إلى بريدك الإلكتروني.